Abstract
长期以来，中小学语文教师一直面临着作文评价负担重、效率低、提质难的问题。文章介绍了一种以大语言模型为基础，能够实现利用深层语言特征评估作文质量，给出可解释批改意见的小花狮作文智能辅导系统(简称小花狮)。通过对小花狮的整体功能设计、评估框架结构和评分算法原理进行论述，本文提供了中文语境下中小学作文智能化评估的理论、技术与工程问题的一个解决方案。小规模的入校实验表明，小花狮在语言检错、修辞手法和动作神态等方面的评估效果较好，能够基本满足中小学语文教学实践的需要。未来小花狮将基于GPT模型研发“教学评”一致性评估算法和个性化的精准评语生成算法，进一步提高主题分析、篇章结构和真情实感方面的评估效果，开展系统的人工智能社会实验。
Recommended Citation
蝉金, 郑; 少阳, 郭; 薇, 夏; and 绍光, 毛
(2023)
"小花狮:基于大语言模型的中文作文智能辅导系统,"
Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation | 教育测量与评估双语期刊: Vol. 4:
Iss.
3, Article 4.
DOI: https://doi.org/10.59863/WNPU9372
Available at:
https://www.ce-jeme.org/journal/vol4/iss3/4
DOI
https://doi.org/10.59863/WNPU9372
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